NumPy и SciPy — это взаимодополняющие библиотеки, которые хорошо работают вместе для задач машинного обучения. Вот как они дополняют друг друга:
Числовые операции
- NumPy: предоставляет эффективные объекты многомерных массивов и набор процедур для работы с этими массивами, включая математические, логические манипуляции с фигурами, сортировку, выбор, ввод-вывод, дискретные преобразования Фурье, базовую линейную алгебру, базовые функции. статистические операции, случайное моделирование и многое другое.- SciPy: основан на NumPy и предоставляет множество удобных и эффективных числовых процедур, таких как процедуры численного интегрирования, интерполяции, оптимизации, линейной алгебры и статистики.
Алгоритмы машинного обучения
- NumPy: предоставляет фундаментальные структуры данных и математические функции, необходимые для реализации основных алгоритмов машинного обучения с нуля, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и т. д.- SciPy: предоставляет более совершенные алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, такие как кластеризация (k-средние, иерархическая и т. д.), классификация (SVM, случайные леса и т. д.), регрессия (гребень, лассо и т. д.). ) и снижение размерности (PCA, ICA и т. д.).
Предварительная обработка данных
- NumPy: полезно для таких операций, как изменение формы, индексирование и манипулирование массивами, которые являются распространенными задачами предварительной обработки данных.- SciPy: предоставляет функции для чтения/записи файлов данных, интерполяции, обработки сигналов и оптимизации, которые также важны для предварительной обработки данных.
Визуализация
- NumPy: предоставляет основные структуры данных (массивы), которые используются библиотеками визуализации, такими как Matplotlib.- SciPy: предоставляет функции для создания графиков, гистограмм и других визуализаций, которые можно использовать для изучения и понимания данных.
Оптимизация и линейная алгебра
- NumPy: обеспечивает эффективные операции линейной алгебры и оптимизированные процедуры для числовых вычислений.- SciPy: основан на модуле линейной алгебры NumPy и предоставляет более совершенные алгоритмы и процедуры оптимизации для числовой линейной алгебры.
Таким образом, NumPy обеспечивает фундаментальные числовые операции и операции с массивами, в то время как SciPy построен на основе NumPy и предоставляет более широкий спектр научно-технических вычислительных модулей, в том числе многие из которых полезны для задач машинного обучения. Их совместное использование позволяет использовать сильные стороны обеих библиотек для создания мощных и эффективных моделей машинного обучения.
Цитаты:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-anaанализ-включая-ipython-scikits-and-matplotlib/9215295
[3] https://www.linkedin.com/advice/3/what-differences-between-pandas-numpy-scipy-data-manipulation-eyvke
[4] https://www.freelancinggig.com/blog/2018/12/09/what-is-the-difference-between-numpy-and-scipy/
[5] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
как SciPy повышает производительность моделей машинного обучения по сравнению с использованием только NumPy
SciPy повышает производительность моделей машинного обучения по сравнению с использованием только NumPy несколькими ключевыми способами:
1. Расширенные алгоритмы: SciPy предоставляет доступ к более широкому спектру продвинутых числовых алгоритмов и процедур оптимизации, которые высоко оптимизированы для повышения производительности. Сюда входят такие вещи, как операции с разреженными матрицами, нелинейные решатели, функции обработки сигналов и специализированные алгоритмы машинного обучения, такие как SVM, k-средние и PCA. Эти продвинутые алгоритмы часто могут превосходить более простые операции линейной алгебры, доступные только в NumPy.
2. Эффективные структуры данных: SciPy использует более эффективные структуры данных, такие как разреженные матрицы, которые могут обеспечить значительное повышение производительности для определенных типов задач машинного обучения, особенно тех, которые связаны с большими и разреженными наборами данных.
3. Распараллеливание. Хотя сам NumPy не предоставляет прямых параллельных реализаций, SciPy может воспользоваться преимуществами параллелизма через используемые им базовые библиотеки, такие как OpenBLAS или Intel MKL. Это позволяет SciPy использовать многоядерные процессоры и графические процессоры для ускорения вычислений.
4. Специализированные модули: SciPy включает в себя специализированные модули, такие как scipy.stats и scipy.optimize, которые обеспечивают высокооптимизированную реализацию общих статистических и оптимизационных процедур, используемых в машинном обучении, таких как распределения вероятностей, проверки гипотез, корневые нахождение и численное интегрирование.
5. Интеграция экосистемы. SciPy тесно интегрирован с более широкой экосистемой обработки данных Python, включая такие библиотеки, как NumPy, Pandas и Scikit-learn. Это позволяет моделям машинного обучения, созданным с использованием SciPy, беспрепятственно использовать функциональность и производительность других библиотек.
Таким образом, хотя NumPy обеспечивает фундаментальные числовые операции, SciPy опирается на эту основу, предоставляя более полный набор высокооптимизированных процедур и структур данных, которые могут значительно повысить производительность моделей машинного обучения, особенно для более сложных или крупномасштабных задач. Комбинация NumPy и SciPy — мощный инструмент для эффективного и высокопроизводительного машинного обучения на Python.
Цитаты:[1] https://edbennett.github.io/high- Performance-python/06-numpy-scipy/index.html
[2] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[3] https://realpython.com/numpy-tensorflow- Performance/
[4] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
[5] https://github.com/numpy/numpy/issues/23829